• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제34권3호
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• pp.213-223
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• 2017

The deep space orbit determination software (DSODS) is a part of a flight dynamic subsystem (FDS) for the Korean Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO), a lunar exploration mission expected to launch after 2018. The DSODS consists of several sub modules, of which the orbit determination (OD) module employs a weighted least squares algorithm for estimating the parameters related to the motion and the tracking system of the spacecraft, and subroutines for performance improvement and detailed analysis of the orbit solution. In this research, DSODS is demonstrated and validated at lunar orbit at an altitude of 100 km using actual Lunar Prospector tracking data. A set of a priori states are generated, and the robustness of DSODS to the a priori error is confirmed by the NASA planetary data system (PDS) orbit solutions. Furthermore, the accuracy of the orbit solutions is determined by solution comparison and overlap analysis as about tens of meters. Through these analyses, the ability of the DSODS to provide proper orbit solutions for the KPLO are proved.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1171-1180
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• 2010

회귀함수의 비모수적 적합에서 공변량의 차원이 증가함에 따라 추정량의 극한성질이 좋지 않음이 잘 알려져 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 방법중의 하나는 단일지표모형의 추정을 이용하여 공변량의 차원을 1차원으로 줄이는 것이다. 단일지표모형에서 계수 추정 방법으로는 반복적으로 해를 계산하여 근사치를 구하는 방법인 준모수적 최소제곱법과 비반복적으로 계산하여 구하는 도함수 가중평균법이 있다. 두 추정 방법 모두 모수적인 방법과 같은 수렴비율로 정규근사한다고 알려져 있지만 실질적인 성능에 관한 비교는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 두 방법에 의한 추정치의 분산을 비교하여 어떠한 방법이 좋은지를 파악하고자 한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권1호
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• pp.18-29
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• 2015

State Estimation (SE) is the basis of a variety of advanced applications used in most modern power systems. An SE problem formed with enough phasor measurement units (PMUs) data is simply a linear weighted least squares problem requiring no iterations. Thus, designing a minimum-cost placement of PMUs that guarantees observability of a power system becomes a worthy challenge. This paper proposes an equivalent integer linear programming method for substation-oriented optimal PMU placement (SOOPP). The proposed method uses an exhaustive search to determine a globally optimal solution representing the best PMU placement for that particular power system. To obtain a more comprehensive model, contingencies and the limitation of the number of PMU measurement channels are considered and embodied in the model as changes to the original constraints and as additional constraints. The proposed method is examined for applicability using the IEEE 14-bus, 118-bus and 300-bus test systems. The comparison between SOOPP results and results obtained by other methods reveals the excellence of SOOPP. Furthermore, practical large-scale power systems are also successfully analyzed using SOOPP.

• 한국해양공학회지
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• 제28권2호
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• pp.93-101
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• 2014

In general, particle simulation methods such as the MPS(Moving Particle Simulation) or SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) methods have some serious drawbacks for pressure solutions. The pressure field shows spurious high fluctuations both temporally and spatially. It is well known that pressure fluctuation primarily occurs because of the numerical approximation of the partial differential operators. The MPS and SPH methods employ a pre-defined kernel function in the approximation of the gradient and Laplacian operators. Because this kernel function is constructed artificially, an accurate solution cannot be guaranteed, especially when the distribution of particles is irregular. In this paper, we propose a particle simulation method based on the moving least-square technique for solving the partial differential operators using a Taylor-series expansion. The developed method was applied to the hydro-static pressure and dam-broken problems to validate it.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.32-41
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• 1999

본 논문은 chirp신호와 두 개의 근거리 청음기를 이용한 해저퇴적층의 음향학적 특성치 역산기법을 제시한다. 역산문제를 확률론적 모델로 정식화하고, 역산의 해를 역산인자의 a priori분포와 유사도함수의 곱으로 표현되는a posteriori 확률분포로 정의하였다. 퇴적층의 음속과 층두께의 a priori정보를 파형 매칭 기법으로 추정한 후 다수의 퇴적층이 존재하는 환경모델을 부분퇴적층모델로 치환하고, 계측신호와 모의신호의 L₂노음을 이용하여 정의된 목적함수에 대해 반복적인 유전자알고리즘 탐색을 수행하여 탐색공간의 축소로 인한 탐색효율과 결과의 향상을 얻었다. A posteriori 확률분포의 다중적분의 형태로 정의되는 인자의 주변확률분포와 평균의 추정은 유전자알고리즘의 탐색과정에서 선택된 탐색점들을 이용하여 수행되었다. 제시된 역산기법의 검증을 위해 두 가지 퇴적층 환경모델을 설정하고 잡음을 첨가한 합성신호에 대해 역산기법을 적용하여 역산해를 추정하였고 역산결과로부터 본 역산기법의 유용성을 확인하였다.